过程控制异常值的在线检测方法研究

• 作者: 刘芳 毛志忠
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 过程数据 被控对象 异常数据检测 径向基函数网络 核自回归隐马尔可夫模型
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 84-89
• 页数: 6页
• 分类号: TB9
• 字数: 5823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2013.01.19

摘要

提出了一种改进输入形式的径向基网络RBFN与自回归隐马尔可夫模型ARHMM相结合的异常数据检测方法,并通过引入核空间概念,用以解决过程工业中大量过程数据要求在线异常检测问题.该方法利用改进的RBF网络在核空间内预测待检测数据值,并根据核空间内的预测值与实际值偏差的大小,利用核ARHMM检测数据异常情况.改进的RBF网络能够方便地引入遗忘因子以及惩罚因子,从而增加算法的鲁棒性,提高检测的准确性.采用核ARHMM检测算法可以直接对数据异常情况作出准确判断,从而避免事先确定检测阈值的问题.通过实验与应用证明了该算法的实用性,与AR模型检测方法比较,该方法更适合于过程数据的异常检测问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛志忠	东北大学信息科学与工程学院	111	949	17.0	25.0
5	刘芳	东北大学信息科学与工程学院	36	386	10.0	18.0